separarea unităților de memorie și procesor în arhitectura von Neumann a fost o constrângere conceptuală severă pentru creșterea în continuare a sistemelor de calcul tradiționale. În același timp, apariția calculelor centrate pe date și a limitelor fizice de reducere a tehnologiilor convenționale necesită dezvoltarea unor abordări computaționale alternative pentru nanoelectronica viitoare. Majoritatea soluțiilor propuse implică un sistem de calcul care se bazează vag pe structura creierului uman, inclusiv calculul în memorie bazat pe ideea de colocare a unităților de memorie și procesare. În acest fel, redundanța asociată cu traficul de date ar putea fi complet eliminată dacă sarcinile de calcul și stocarea datelor sunt ambele efectuate în loc în memoria în sine. Din perspectiva științei materialelor, explorarea potențialului nanomaterialelor emergente ar putea permite plecarea atât de necesară de la abordările convenționale și este deosebit de promițătoare în contextul calculului neuromorf. Materialele nanoelectronice neuromorfe variind de la nanomaterialele zero-dimensionale, unidimensionale și bidimensionale (2D) la heterostructurile van der Waals și heterojuncțiile mixte-dimensionale au fost explorate activ pentru viitoarele nanoelectronice. Una dintre cele mai studiate clase de materiale, Materialele 2D și heterostructurile lor van der Waals oferă posibilitatea integrării cu tehnologia si complementară metal–oxid–semiconductor (CMOS) existentă, platforme de calcul în memorie și calcul matricial pentru rețele neuronale artificiale și aplicații de rețele neuronale spiking. În general, abordările non-von Neumann vor necesita o serie de noi materiale, dispozitive, arhitecturi hardware, software și instrumente de simulare pentru a satisface nevoile specifice aplicațiilor tehnologiei digitale moderne, oferind în același timp o latență redusă și o eficiență energetică și a zonei îmbunătățite în ceea ce privește sistemele de calcul convenționale.